Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 96,770 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
テスト・品質
Jest、supertest、および Docker 経由の実際のインフラ(Kafka、PostgreSQL、MongoDB、Redis)を用いた TypeScript/NestJS プロジェクトの E2E・結合テスト。Given-When-Then パターンを使用します。`.e2e-spec.ts` ファイルや `test/e2e/` 配下を扱うとき、または E2E・結合テストの設置、作成、レビュー、実行、デバッグ、最適化を求められたときに使用します。フレakyなテスト、テスト用 docker-compose、Kafka/Redpanda のコンシューマー、テスト分離、GWT 準拠-ruancluding を含む。
Claude Code のスキルに対する品質レビューと監査です。ベストプラクティスに基づいて、スキル構造、説明の品質、ワークフロー設計、token 効率、アンチパターンを分析します。ユーザーがスキルのレビュー、監査、品質チェック、評価、批評、lint、検証を希望する場合に使用します。トリガー: 'review skill'、'audit skill'、'skill quality'、'check my skill'、'evaluate skill'、'skill lint'、'validate skill'、'skill review'、'is this skill good'、'improve this skill'。
スプレッドシートの数式の正確性、エラー、よくある間違いを監査します。対象は選択範囲、シート単位、またはモデル全体(BS のバランス、キャッシュの照合、ロジックの妥当性など財務モデルの整合性チェックを含む)です。「audit this sheet」「check my formulas」「find formula errors」「QA this spreadsheet」「sanity check this」「debug model」「model check」「model won't balance」「something's off in my model」「model review」などで発動します。
Semgrep の静的解析スキャンを実行し、カスタム検出ルールを作成します。Semgrep によるコードスキャン、セキュリティ脆弱性の検出、カスタム YAML ルールの作成、特定のバグパターンの検出を依頼された場合に使用します。重要:「バグをスキャン」「コード品質を確認」「脆弱性を検出」「静的解析」「セキュリティ lint」「このコードを監査」などの依頼や、コーディング規約の適用を求められた場合も、Semgrep の名前が挙がっていなくてもこのスキルを使用します。Semgrep は 30 以上の言語に対応したパターンベースのコードスキャンに適したツールです。
TypeScript、React、C#、Markdown のコード規約を適用し、説明する。命名規則、ファイル命名パターン、TSDoc と XML ドキュメントの標準、インラインコメントの意図(*何*ではなく*なぜ*)、コード構造、エラーハンドリング、非同期パターン、デッドコードポリシーを適用する。ADR やコントリビューター文書で決定された事項も反映し、古い、または現在のツール構成とずれている決定を指摘する。用途:規約に関する質問、プロジェクト標準に沿ったコードレビュー、命名規則の適用、意図コメントの監査、TSDoc の網羅性確認、記録された ADR 決定の適用、古いアーキテクチャ決定の指摘。用途外:セキュリティ脆弱性のスキャン、性能プロファイリング、ランタイムデバッグ、レビュー対象のない新規コードの生成。
リポジトリ標準の Nemotron カスタマイズ手順を計画・設定し、単一または複数ステップのパイプラインとして連結します。対象は、キュレーション、翻訳、SFT/PEFT(AutoModel または Megatron-Bridge)、事前学習/CPT、RL アライメント(DPO/RLVR/GRPO/RLHF)、BYOB/MCQ ベンチマーク、チェックポイント変換、ModelOpt 最適化、環境プロファイル、学習済みチェックポイントまたは既存/ホスト済みエンドポイントの評価です。Nemotron の手順やワークフローが指定された場合、またはこれらのクリーンアップ、翻訳、学習、ファインチューニング、アライメント、変換、最適化、評価、パイプライン化を求められた場合に使用します。フロントエンド/ダッシュボード/可視化、一般的な ML の助言、課金/アクセス、Nemotron 以外のコーディングタスクには使用しないでください。
Midscene で Vitest を拡張し、Web(Playwright)、Android(ADB)、iOS(WDA)で AI を活用した UI テストを実行します。新規プロジェクトのひな形作成、既存プロジェクトの変換、自然言語による UI 操作を使った E2E テストの作成、更新、デバッグ、実行ができます。トリガー:write test、add test、create test、update test、fix test、debug test、run test、e2e test、midscene test、new project、convert project、init project、写测试、加测试、创建测试、更新测试、修复测试、调试测试、运行测试、新建工程、转化工程。
vigiles をインストールし、適切なレベル(unit / deterministic / eval)を選んで合格するテストを作成し、Claude Code のハーネス(hooks、skills、agents、settings、CLAUDE.md)をテストします。フックが発火またはブロックするか、スキルが起動するか、注入されたコンテキストが反映されるかの確認に使用します。また、実行時に呼び出されたツール、宣言された allowed-tools の範囲内にとどまったか、生成されたファイルや副作用、呼び出しを実行せずに傍受する方法を観察できます。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。
